(资料图片仅供参考)

数据分析常用Jupyter而不是直接使用Python脚本或Excel，主要有以下几个原因：

1. 交互性更强：Jupyter提供了一个交互式的环境，可以让用户更方便地与代码交互。用户可以在同一个界面中编写代码、运行代码、查看结果和绘图等，而不需要频繁地切换窗口。

2. 可视化更直观：Jupyter支持数据可视化，可以让用户更方便地展示数据分析结果。用户可以使用各种图表库，如Matplotlib和Seaborn等，来绘制各种类型的图表，从而更直观地展示数据分析结果。

3. 代码复用性更好：Jupyter可以将代码和注释保存在同一个文件中，方便用户对代码进行复用和修改。用户可以将代码和注释保存为Notebook文件，方便分享和合作。

4. 支持多种语言：Jupyter不仅支持Python，还支持多种其他编程语言，如R、Julia和Scala等。这使得Jupyter成为了一个多语言的开发环境，可以方便地进行数据科学和机器学习方面的工作。

因此，Jupyter成为了数据分析领域中的重要工具，它的交互性、可视化和代码复用性等特点，让用户更方便地进行数据分析和机器学习方面的工作。

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